Стартап создательницы и бывшего CEO Game Insight Алисы Чумаченко, тренировочная платформа для киберспортсменов и игроков многопользовательских онлайн-игр GOSU.AI, привлек еще $1,9 млн. Об этом пишет VentureBeat. Раунд возглавил российский фонд Runa Capital, также инвесторами стали французский фонд Ventech и российский Sistema_VC. Осенью 2017 года Sistema Venture Capital и Gagarin Capital вместе инвестировалиЧитать полностью »
Рубрика «искусственный интеллект» - 140
Тренировочная платформа Алисы Чумаченко для киберспортсменов привлекла $1,9 млн
2018-03-22 в 12:02, admin, рубрики: Gagarin Capital, Game Insight, runa capital, Алиса Чумаченко, афк система, венчурные фонды, Игроделы, инвестиции, искусственный интеллект, спорт, Текучка, метки: Gagarin Capital, Game Insight, runa capital, Алиса Чумаченко, афк система, венчурные фонды, Игроделы, инвестиции, искусственный интеллект, спорт, Текучка«Взлом» мозга при помощи «картинок-противоречий»
2018-03-21 в 14:24, admin, рубрики: AI, Google Brain, ИИ, искусственный интеллект, мозг, Научно-популярное, нейросети, распознавание образовРазработчики из Google Brain доказали, что «противоречивые» изображения могут провести как человека, так и компьютер; и возможные последствия — пугающие.
На картинке выше — слева вне всякого сомнения кот. Но можете ли вы сказать однозначно, кот ли справа, или просто собака, которая выглядит похожей на него? Разница между ними в том, что правая сделана при помощи специального алгоритма, который не даёт компьютёрным моделям, называемым «сверточными нейросетями» (CNN, convolutional neural network, далее СНС) однозначно сделать вывод, что на картинке. В данном случае СНС считают, что это скорее пёс, нежели кот, но что самое интересное — большинство людей думают точно так же.
Читать полностью »
Осознание человеческой сущности через понимание ИИ. Часть 2. Замочная скважина
2018-03-19 в 15:50, admin, рубрики: алгоритм, биология, будущее здесь, искусственный интеллект, мозг, Программирование, психология, работа мозга
Первая часть этой главы будет посвящена попыткам понимания ключевых законов восприятия и обработки информации, ее оценки и приведения к мотивации сущности. Во второй части представлены измышления влияния этих законов на нашу жизнь, мотивацию и поведение.
В процессе разработки механизмов обработки информации поступающей с систем информации, механизмов обучения, хранения, принятия решений были определены некоторые особенности, которые повторяются во всех системах. Это своего рода оказалось связующим звеном, позволяющим строить многоуровневые системы выполняющие разные функции, но работающие по одним принципам. Эти принципы я попробую объяснить, и возможно, их понимание позволит по другому взглянуть на вашу жизнь, ваши решения и мотивацию.
Читать полностью »
Системы предсказания будущего
2018-03-19 в 12:24, admin, рубрики: Блог компании Mail.Ru Group, будущее, будущее здесь, искусственный интеллект, предсказание, предсказание будущего, предсказание преступлений
(с)
Лучшие нейронные сети, обыгрывающие человека в покер, Го, шахматы и «Доту», обладают одной общей чертой — они умеют предсказывать ближайшее будущее.
Способность машин прогнозировать поведение может значительно превзойти возможности человека. В пространстве различных вероятностей алгоритмы оказываются лучше человека, подверженного влиянию эмоций.
Что могут предсказать нейросети? Перед нами бескрайнее поле возможностей: биржа, преступления, погода, здоровье, транспорт — везде способность просчитывать на несколько шагов вперед окажется полезной. Уже сегодня некоторые алгоритмы превосходят экспертов-людей. Рассвет завтрашнего нейродня не оставит никакого следа от «тумана неизвестности».
Роботов заставляют «мыслить»
2018-03-18 в 21:33, admin, рубрики: AI, robot, интеллект, искусственный интеллект, робототехника
Одно из определений понятия “мышление”, которые можно найти, гласит:
Мышление — это способность
человекарассуждать, представляющая собой процесс отражения объективной действительности в представлениях, суждениях, понятиях.
Иначе говоря, процесс мышления неразрывно связан с объективной действительностью через представления и понятия, которыми он оперирует. Для робота это означает необходимость “видеть” в прямом и переносном смысле, а также “понимать”.
Дайджест интересных материалов для мобильного разработчика #245 (12 марта— 18 марта)
2018-03-18 в 12:30, admin, рубрики: apple, Google Play, ios 11, kotlin, sketch, swift, unity, ux дизайн, Блог компании Everyday Tools, искусственный интеллект, макретинг мобильных приложений, машинное обучение, разработка игр, разработка мобильных приложений, Разработка под android, разработка под iOSПраздники все закончились и вот у нас в дайджесте много интересных материалов – про успех ролла «Калифорния», правильную анимацию, борьбу с Siri внутри Apple, кроссплатформенную разработку, джуниоров и мидлов.
«Яндекс» выпустил браузер со встроенным голосовым помощником
2018-03-15 в 9:53, admin, рубрики: браузеры, запуск, искусственный интеллект, поиск, речевые технологии, Текучка, яндекс, яндекс.браузер, метки: браузеры, запуск, искусственный интеллект, поиск, речевые технологии, Текучка, яндекс, яндекс.браузер«Яндекс» добавил в Яндекс.Браузер для Windows голосового помощника «Алису». Об этом говорится в официальном блоге компании. «Алиса» умеет управляться не только с Браузером, но и с компьютером, отметили в «Яндексе». Теперь пользователи могут голосом, например, выключать или перезагружать компьютер, Читать полностью »
Почему у самообучающегося искусственного интеллекта есть проблемы с реальным миром
2018-03-14 в 7:00, admin, рубрики: deep blue, dota 2, OpenAI, Starcraft, искусственный интеллект, логические игры, шахматыНовейшие системы ИИ начинают обучение, ничего не зная об игре, и вырастают до мирового уровня за несколько часов. Но исследователи с трудом справляются с применением таких систем за пределами игрового мира
До недавнего времени машины, способные посрамить людей-чемпионов, хотя бы имели уважение использовать человеческий опыт для обучения играм.
Чтобы выиграть у Гарри Каспарова в шахматы в 1997 году, инженеры IBM воспользовались столетиями шахматной мудрости при создании своего компьютера Deep Blue. В 2016 программа AlphaGo проекта Google DeepMind разгромила чемпиона Ли Седоля в древней настольной игре го, обработав миллионы игровых позиций, собранные с десятков тысяч партий между людьми.
Но сейчас исследователи ИИ переосмысливают то, как их боты должны впитывать человеческое знание. Текущую тенденцию можно описать как «да и бог с ним».
В прошлом октябре команда DeepMind опубликовала подробности новой системы игры в го, AlphaGo Zero, вообще не изучавшей игры людей. Она начала с правил игры и играла сама с собой. Первые ходы были совершенно случайными. После каждой игры она принимала новые знания о том, что привело к победе, а что – нет. После этих матчей AlphaGo Zero стравили с уже сверхчеловеческой версией AlphaGo, победившей Ли Седоля. Первая выиграла у второй со счётом 100:0.
Читать полностью »
«Яндекс» позволил компаниям и пользователям разрабатывать чат-боты для «Алисы»
2018-03-13 в 11:37, admin, рубрики: siri, запуск, искусственный интеллект, мобильные приложения, поиск, речевые технологии, Текучка, яндекс, метки: siri, запуск, искусственный интеллект, мобильные приложения, поиск, речевые технологии, Текучка, яндекс«Яндекс» запускает тестирование новой платформы Яндекс.Диалоги, которая позволит бизнесу и пользователям бесплатно регистрировать и разрабатывать собственные чат-боты и другие навыки для голосового помощника «Алиса». Об этом «Роем!» сообщили представители компании. По их словам, в будущем функциональность «Диалогов» будет расширяться и не ограничится толькоЧитать полностью »
Google открыла код для машинного поиска экзопланет по данным с «Кеплера»
2018-03-12 в 15:30, admin, рубрики: Google, open source, TensorFlow, астрономия, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейросеть, экзопланеты
Фрагмент Солнечной системы (слева) в сравнении с восьмипланетной системой Kepler 90 (справа). Обнаруженная нейросетью Google экзопланета Kepler 90i с периодом обращения 14 дней отмечена оранжевым цветом
Исследователи находят всё новые применения нейросетям для обработки изображений. Теоретически возможности машинного обучения с подкреплением (DL) поистине безграничны, но когда смотришь на реальные достижения этих программ — среди них не так уж много действительно полезных на практике. Чаще всего нейросети достигают успеха в какой-нибудь игре, выдавая в качестве положительного стимула количественный результат в очках. Но какой смысл, что ваш ИИ научился отлично играть в Counter-Strike, если он не способен реализовать свои знания на практике и обезвредить настоящих террористов?
Но в отдельных случаях DL всё-таки используют не только для изучения самого DL, но и для решения практических задач, важных для человечества. Например, они используются в здравоохранении, квантовой химии и ядерной физике (везде даны ссылки на исследования Google). Теперь к этому списку присоединилась астрофизика. Инженеры из подразделения Google Brain нашли две новые экзопланеты, обучив нейросеть анализировать данные с космического телескопа «Кеплер». Хотя это всего лишь предварительные результаты после обработки 670 звёздных систем, но они доказывают применимость машинного обучения в данной области.
8 марта 2018 года разработчики Google выложили на GitHub исходный код программы для обработки данных с «Кеплера», программ обучения нейросети и выдачи прогнозов по самым перспективным звёздным системам.
Читать полностью »